[发明专利]基于配风方式优化的四角切圆锅炉燃烧优化控制方法

说明书

本发明公开了基于配风方式优化的四角切圆锅炉燃烧优化控制方法，首先离线建模：筛选历史数据并进行数据拟合，建立支持向量回归机（SVR）初始模型；之后进行在线计算：利用精确在线支持向量回归机方法（AOSVR）对模型进行更新，根据更新后模型和所设置约束求解非线性规划，得到优化控制量。针对四角切圆锅炉控制变量较多的问题，本发明基于整体调整配风方式的思路，通过数据拟合的简化方法用形状参数代替控制量，整体优化控制量的分配方式，从而避免出现机器学习中“维数灾难”的问题，在保证精度的同时提高运算速度。结合该简化方法的优化控制策略能够在保证锅炉安全稳定运行的前提下，提高锅炉效率或降低氮氧化物排放。

技术领域

本发明涉及基于配风方式优化的四角切圆锅炉燃烧优化控制方法，属于热工自动控制技术领域。

背景技术

近年来，随着环保要求的逐渐提高，电厂需要在保证燃烧效率和安全性的同时，尽可能降低污染物的排放。因此对锅炉燃烧过程进行优化日益成为研究的热点。目前实现燃烧优化主要采用基于数据的建模方法，即首先建立锅炉燃烧的非线性模型，然后构造与锅炉效率和氮氧化物(NOx)排放相关的性能指标，并利用寻优算法对运行参数进行优化计算。因此，建立精确、高效的非线性模型是实现燃烧优化控制的基础。

目前针对锅炉燃烧系统的建模大多采用数据驱动的机器学习方法，而这类方法普遍存在维数灾的问题。现有工作在燃烧系统建模时习惯将所有状态参数和可控变量都作为模型的输入变量，然而对于四角切圆锅炉而言，由于燃烧器和配风层数众多，往往造成所建模型存在20-30个输入变量，陷入“维数灾难问题”。随着数据集维度的增加，所需要的样本数量呈指数型增长，且数据的稀疏性也会变高，导致算法计算速度变慢、精度下降，给后期模型的在线更新和燃烧优化问题的在线求解造成了很大困难。

另一方面，现有工作一般不对模型进行在线更新，而锅炉燃烧系统受煤质变化等干扰因素影响较大，必须在模型失配严重时进行更新以保证模型的精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供基于配风方式优化的四角切圆锅炉燃烧优化控制方法，将控制量的形状参数代入模型，对控制量的分配方式进行整体调节。该方法可以在同等精度下减小模型输入量个数，提高运算速度，且兼具模型更新功能，具备自适应能力；优化方法能够提高锅炉效率或降低NOx排放。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

基于配风方式优化的四角切圆锅炉燃烧优化控制方法，包括如下步骤：

步骤1，根据四角切圆锅炉结构，确定以下参数：燃尽风配置层数F1，周界风配置层数F2，二次风配置层数F3，给煤机台数T；

步骤2，利用厂级监控信息系统采集并筛选各个典型工况时刻下的运行数据，数据类别包括6类输入量以及3类输出量，其中，6类输入量为各层燃尽风门开度、各层周界风门开度、各层二次风门开度、各台给煤机给煤量、省煤器出口氧量定值、机组负荷，3类输出量为锅炉效率、再热汽温、脱硝系统入口NOx浓度；针对6类输入量的前4类输入量，对每类输入量进行二阶最小二乘拟合，在每一时刻得到三个拟合系数；

步骤3，分别针对锅炉效率、再热汽温、脱硝系统入口NOx浓度建立三个支持向量回归机模型，将步骤2得到的三个拟合系数代替输入量作为模型输入，对模型进行训练，得到初始支持向量回归机模型；模型输入和输出分别如下：

Input_eff＝[FX_sofa(z),FX_sur(z),FX_sec(z),FX_fuel(z),X_o2(z),X_load(z),Y_eff(z)]

Output_eff＝[Y_eff(z+1)]